#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# # 快速入门
# 
# 本案例通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。

# In[1]:


from mindspore import nn
from mindspore.dataset import vision, transforms
from mindspore.dataset import MnistDataset


# ## 设置运行环境
# 
#  max_device_memory="2GB" : 设置设备可用的最大内存为2GB。
# 
#  mode=mindspore.GRAPH_MODE : 表示在GRAPH_MODE模式中运行。
# 
#  device_target="Ascend" : 表示待运行的目标设备为Ascend。
# 
#  jit_config={"jit_level":"O2"} : 编译优化级别开启极致性能优化，使用下沉的执行方式。
# 
#  scend_config={"precision_mode":"allow_mix_precision"} : 自动混合精度，自动将部分算子的精度降低到float16或bfloat16。

# In[3]:


import mindspore
#mindspore.set_context(max_device_memory="2GB", mode=mindspore.GRAPH_MODE, device_target="Ascend",  jit_config={"jit_level":"O2"}, ascend_config={"precision_mode":"allow_mix_precision"})


# ## 处理数据集
# 
# MindSpore提供基于Pipeline的[数据引擎](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3.0/design/data_engine.html)，通过[数据集（Dataset）](https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r2.3.0/beginner/dataset.html)和[数据变换（Transforms）](https://www.mindspore.cn/tutorials/zh-CN/r2.3.0/beginner/transforms.html)实现高效的数据预处理。在本案例中，我们使用Mnist数据集，自动下载完成后，使用`mindspore.dataset`提供的数据变换进行预处理。
# 

# In[4]:


# Download data from open datasets
from download import download

url = "https://mindspore-website.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/" \
      "notebook/datasets/MNIST_Data.zip"
path = download(url, "./", kind="zip", replace=True)


# MNIST数据集目录结构如下：
# 
# ```text
# MNIST_Data
# └── train
#     ├── train-images-idx3-ubyte (60000个训练图片)
#     ├── train-labels-idx1-ubyte (60000个训练标签)
# └── test
#     ├── t10k-images-idx3-ubyte (10000个测试图片)
#     ├── t10k-labels-idx1-ubyte (10000个测试标签)
# 
# ```
# 
# 数据下载完成后，获得数据集对象。

# In[5]:


train_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/train')
test_dataset = MnistDataset('MNIST_Data/test')


# 打印数据集中包含的数据列名，用于dataset的预处理。

# In[6]:


print(train_dataset.get_col_names())


# MindSpore的dataset使用数据处理流水线（Data Processing Pipeline），需指定map、batch、shuffle等操作。这里我们使用map对图像数据及标签进行变换处理，将输入的图像缩放为1/255，根据均值0.1307和标准差值0.3081进行归一化处理，然后将处理好的数据集打包为大小为64的batch。

# In[7]:


def datapipe(dataset, batch_size):
    image_transforms = [
        vision.Rescale(1.0 / 255.0, 0),
        vision.Normalize(mean=(0.1307,), std=(0.3081,)),
        vision.Resize((32, 32)),
        vision.HWC2CHW()
    ]
    label_transform = transforms.TypeCast(mindspore.int32)

    dataset = dataset.map(image_transforms, 'image')
    dataset = dataset.map(label_transform, 'label')
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    return dataset


# In[8]:


# Map vision transforms and batch dataset
train_dataset = datapipe(train_dataset, 64)
test_dataset = datapipe(test_dataset, 64)


# 可使用[create_tuple_iterator](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3.0/api_python/dataset/dataset_method/iterator/mindspore.dataset.Dataset.create_tuple_iterator.html) 或[create_dict_iterator](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3.0/api_python/dataset/dataset_method/iterator/mindspore.dataset.Dataset.create_dict_iterator.html)对数据集进行迭代访问，查看数据和标签的shape和datatype。

# In[9]:


for image, label in test_dataset.create_tuple_iterator():
    print(f"Shape of image [N, C, H, W]: {image.shape} {image.dtype}")
    print(f"Shape of label: {label.shape} {label.dtype}")
    break


# In[10]:


for data in test_dataset.create_dict_iterator():
    print(f"Shape of image [N, C, H, W]: {data['image'].shape} {data['image'].dtype}")
    print(f"Shape of label: {data['label'].shape} {data['label'].dtype}")
    break


# Define model
#from mindspore.common.initializer import Normal
from net import LeNet

model = LeNet()
print(model)


# ## 模型训练

# 在模型训练中，一个完整的训练过程（step）需要实现以下三步：
# 
# 1. **正向计算**：模型预测结果（logits），并与正确标签（label）求预测损失（loss）。
# 2. **反向传播**：利用自动微分机制，自动求模型参数（parameters）对于loss的梯度（gradients）。
# 3. **参数优化**：将梯度更新到参数上。

# MindSpore使用函数式自动微分机制，因此针对上述步骤需要实现：
# 
# 1. 定义正向计算函数。
# 2. 使用[value_and_grad](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3.0/api_python/mindspore/mindspore.value_and_grad.html)通过函数变换获得梯度计算函数。
# 3. 定义训练函数，使用[set_train](https://www.mindspore.cn/docs/zh-CN/r2.3.0/api_python/nn/mindspore.nn.Cell.html#mindspore.nn.Cell.set_train)设置为训练模式，执行正向计算、反向传播和参数优化。

# In[12]:


# Instantiate loss function and optimizer
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = nn.SGD(model.trainable_params(), 1e-2)

# 1. Define forward function
def forward_fn(data, label):
    logits = model(data)
    loss = loss_fn(logits, label)
    return loss, logits

# 2. Get gradient function
grad_fn = mindspore.value_and_grad(forward_fn, None, optimizer.parameters, has_aux=True)

# 3. Define function of one-step training
def train_step(data, label):
    (loss, _), grads = grad_fn(data, label)
    optimizer(grads)
    return loss

def train(model, dataset):
    size = dataset.get_dataset_size()
    model.set_train()
    for batch, (data, label) in enumerate(dataset.create_tuple_iterator()):
        loss = train_step(data, label)

        if batch % 100 == 0:
            loss, current = loss.asnumpy(), batch
            print(f"loss: {loss:>7f}  [{current:>3d}/{size:>3d}]")


# 除训练外，我们定义测试函数，用来评估模型的性能。

# In[13]:


def test(model, dataset, loss_fn):
    num_batches = dataset.get_dataset_size()
    model.set_train(False)
    total, test_loss, correct = 0, 0, 0
    for data, label in dataset.create_tuple_iterator():
        pred = model(data)
        total += len(data)
        test_loss += loss_fn(pred, label).asnumpy()
        correct += (pred.argmax(1) == label).asnumpy().sum()
    test_loss /= num_batches
    correct /= total
    print(f"Test: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n")


# 训练过程需多次迭代数据集，一次完整的迭代称为一轮（epoch）。在每一轮，遍历训练集进行训练，结束后使用测试集进行预测。打印每一轮的loss值和预测准确率（Accuracy），可以看到loss在不断下降，Accuracy在不断提高。

# In[14]:


epochs = 3
for t in range(epochs):
    print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------")
    train(model, train_dataset)
    test(model, test_dataset, loss_fn)
print("Done!")


# ## 保存模型
# 
# 模型训练完成后，需要将其参数进行保存。

# In[15]:


# Save checkpoint
mindspore.save_checkpoint(model, "lenet.ckpt")
print("Saved Model to lenet.ckpt")


# ## 加载模型

# 加载保存的权重分为两步：
# 
# 1. 重新实例化模型对象，构造模型。
# 2. 加载模型参数，并将其加载至模型上。

# In[16]:


# Instantiate a random initialized model
model = LeNet()
# Load checkpoint and load parameter to model
param_dict = mindspore.load_checkpoint("lenet.ckpt")
param_not_load, _ = mindspore.load_param_into_net(model, param_dict)

#print(param_not_load)
# > `param_not_load`是未被加载的参数列表，为空时代表所有参数均加载成功。

# 加载后的模型可以直接用于预测推理。
# In[17]:

model.set_train(False)
for data, label in test_dataset:
    pred = model(data)
    predicted = pred.argmax(1)
    print(f'Predicted: "{predicted[:10]}", Actual: "{label[:10]}"')
    break

